AI 和平台工程对云原生演进的影响：将云之旅自动化到光速
2024 年和云原生 AI 技术的曙光标志着计算能力的重大飞跃。我们正在经历一个新时代，人工智能 （AI） 和平台工程融合在一起，改变云计算格局。人工智能现在正在与云计算融合，我们正在经历一个人工智能超越传统界限的时代，提供可扩展、高效和强大的解决方案，随着时间的推移而学习和改进。平台工程为这些 AI 系统提供了在云环境中无缝运行的骨干。
这种转变需要设计、实施和管理软件平台，这些平台是人工智能应用蓬勃发展的沃土。总之，人工智能和平台工程在云原生环境中的集成不仅是一种增强，而且是一种变革力量，重新定义了现在在数字宇宙中交付、消费和发展服务的方式。
人工智能在云计算中的兴起
Azure 和 Google Cloud 是云计算技术的关键解决方案，每个解决方案都提供一套强大的 AI 功能，可满足各种业务需求。Azure 推出了 AI 服务和 Azure 机器学习，这是一组 AI 工具，使开发人员能够快速构建、训练和部署 AI 模型，从而利用其庞大的云基础设施。另一方面，谷歌云凭借其人工智能平台和AutoML大放异彩，它们简化了人工智能产品的创建和扩展，与谷歌的数据分析和存储服务无缝集成。
这些平台使组织能够将智能决策集成到其应用程序中，优化流程，并提供曾经遥不可及的见解。
伦敦动物学会 （ZSL） 利用 Google Cloud 的 AI 来应对生物多样性危机，这是一个典型的案例研究，说明了 AI 在云中的成功实施。ZSL 的“即时检测”系统利用 Google Cloud 上的 AI 实时分析来自全球野生动物相机的大量图像和传感器数据。该系统能够快速识别和分类物种，通过提供精确、可操作的数据来改变保护工作的方式，从而更有效地保护濒危物种。
像ZSL这样的实施不仅展示了云AI能力的技术实力，还强调了它们对关键的全球问题产生重大积极影响的潜力。
平台工程：云开发的新前沿
平台工程是一门多方面的学科，是指软件平台的战略设计、开发和维护，以支持更高效的部署和应用程序操作。它涉及创建一个稳定且可扩展的基础，为开发人员提供开发、运行和管理应用程序所需的工具和功能，而无需维护底层基础架构的复杂性。平台工程的范围包括创建内部开发平台、实现基础设施配置自动化、实施持续集成和持续部署 （CI/CD） 管道，以及确保平台的可靠性和安全性。
在云原生生态系统中，平台工程师发挥着举足轻重的作用。他们是数字环境的架构师，负责构建构建和交付应用程序的强大框架。他们的工作包括在云基础架构之上创建抽象，以提供无缝的开发体验和卓越的运营。
图 1.自上而下的平台工程
平台工程师通过抽象出与环境配置相关的复杂性以及资源扩展和服务依赖关系，使团队能够专注于创造业务价值。它们保证底层系统具有弹性、自我修复能力，并且可以在各种环境中一致地部署。
DevOps 和平台工程与 AI 工具的融合正在重塑云原生技术的未来。AI 预测、自动化和优化流程的能力增强了 DevOps 实践。AI 工具可以分析来自开发管道的数据，以预测潜在问题、自动执行根本原因分析并优化资源，从而提高效率并减少停机时间。此外，人工智能可以推动平台工程的智能自动化，实现资源的主动扩展和自我调整，以及个性化的开发人员体验。
这种协同作用创造了一个动态环境，在这个环境中，软件交付的速度和质量不断提高，为更具创新性和弹性的云原生应用程序奠定了基础。
人工智能与平台工程之间的协同作用
AI 增强平台工程引入了一层智能，以自动化流程、简化运营并增强决策。例如，机器学习 （ML） 模型可以解析云平台生成的海量数据集，以识别模式并预测趋势，从而实现实时优化。人工智能可以自动执行日常任务，例如网络配置、系统更新和安全补丁;这些自动化不仅加快了工作流程，还减少了人为错误，使工程师能够专注于更具战略性的计划。
在云环境中，人工智能驱动的自动化有各种例子，例如实施智能系统来分析应用程序使用模式并自动调整计算资源以满足需求，而无需人工干预。显著的成本节约和性能改进为组织提供了非凡的价值。与传统方法相比，人工智能操作的安全协议可以更快地自主监控和响应威胁，从而显著增强云环境的安全态势。
预测分析和 ML 在平台优化方面尤其具有变革性。它们允许预期资源管理，系统可以预测负载并相应地扩展资源。机器学习算法可以优化数据存储，根据使用模式和访问频率智能地存档或检索数据。
图2.AI 资源自动缩放
此外，人工智能可以监督和调整平台配置，确保环境不断完善以获得最佳性能。这些预测功能不仅限于资源管理;它们还扩展到预测应用程序故障、用户行为甚至市场趋势，提供可以为战略业务决策提供信息的见解。预测分析的主动性意味着平台工程师可以从被动维护转向更有远见的方法，打造不仅强大、高效，而且自我改进和适应未来需求的平台。
不断变化的环境：新的云原生
云原生和平台工程的格局正在迅速发展，尤其是 Azure 和 Google Cloud 等领先的云服务提供商。这种演变主要是由对更具可扩展性、可靠和高效的 IT 基础设施的需求不断增长所推动的，使企业能够更快地创新并更有效地响应市场变化。
在Azure的背景下，Microsoft一直在大力投资Azure Kubernetes服务（AKS）和无服务器产品，旨在为云原生应用程序提供更大的灵活性和易管理性。
Azure 通过 Azure DevOps 和 Azure Pipelines 等工具强调 DevOps，这反映了对简化开发生命周期和增强开发和运营团队之间协作的坚定承诺。
Azure 专注于混合云环境，借助 Azure Arc，企业可以将 Azure 服务和管理扩展到任何基础结构，从而在不同环境中提高敏捷性和一致性。
在 Google Cloud 领域，他们一直在利用容器化和数据分析方面的专业知识来增强云原生产品。
Google Kubernetes Engine （GKE） 是一个强大的托管环境，用于使用 Google 的基础架构部署、管理和扩展容器化应用程序。
Google Cloud 的无服务器计算方法，以及 Cloud Run 和 Cloud Functions 等产品，使开发人员能够构建和部署应用程序，而无需担心底层基础架构。
Google 对开源技术的承诺及其在 AI 和 ML 方面的领先工作无缝集成到其云原生服务中，为企业提供强大的工具来推动创新。
Azure 和 Google Cloud 都在不断适应技术进步和不断变化的市场需求，从而塑造云原生和平台工程的未来。他们专注于 Kubernetes、无服务器计算以及开发和运营之间的无缝集成，这突显了更广泛的行业趋势，即更敏捷、更高效和可扩展的云环境。
对云计算未来的启示
人工智能将彻底改变云计算，使云原生技术更加自给自足和高效。先进的人工智能将监督云运营，提高性能和成本效益，同时使服务能够自我纠正。然而，集成人工智能带来了伦理挑战，特别是在数据隐私和决策偏见方面，并带来了需要坚实保障的风险。随着人工智能重塑云服务，可持续性将是关键;未来的人工智能必须节能环保，以确保负责任的增长。
开启您的平台工程和 AI 之旅
为了有效地采用 AI，组织必须通过审核其 IT 设置、确定 AI 机会和制定数据管理策略来培养以学习和准备为导向的文化。进一步：
在机器学习、分析和云架构等领域提高技能至关重要。
通过有针对性的试点项目启动人工智能集成可以展示潜力并为更广泛的战略提供信息。
与跨职能团队合作并选择具有兼容 AI 工具的云提供商可以简化流程。
平衡创新与一致的运营对于将 AI 嵌入云基础设施至关重要。
集成 AI 的平台工程正在彻底改变云原生环境，增强其可扩展性、可靠性和效率。通过实现预测分析和自动优化，AI 可确保有效利用云资源，并保持服务弹性。采用 AI 对于面向未来的云应用程序至关重要，它需要基础调整和技能提升的承诺。其优势包括保持竞争力和快速适应市场变化。
随着人工智能的发展，它将进一步自动化和完善云服务，使对人工智能的持续投资成为有远见的组织战略选择。
